2026年10月13日、米国司法省はOpenAIのエンジニアの逮捕を発表しました。刑事訴状によれば、彼はサンフランシスコにある同社の経営陣会議室に、隠し録音装置を仕掛けました。私たちは、公開情報源に基づくバックグラウンドチェックが、彼の採用前と在職中に何を見つけていたかを調べました。
訴状によれば、同社の従業員は2026年9月末に、部屋のテレビの裏に接続され、トイレットペーパーで包まれた装置を発見しました。彼は2025年7月頃からエンジニアとして同社で働いており、その部屋に入る権限はありませんでした。司法省は、外国政府が関与したとは主張していません。OpenAIは、モデルの重み、ソースコード、顧客データが持ち出された兆候は見られていないとし、彼を解雇したと述べました。
FZ1073便に関する以前のケーススタディと同じく、検索の前に手法を確定しました。検証した時点は2つです。採用の前日と、装置が設置される前日です。所見は、2つの別々の視点から読みました。米国政府の行動に基づくインサイダーリスク指標と、ProfCheckの手法です。また、採用より前の日付のページに限定して、Googleで23回の検索を行いました。検索は英語とアラビア語で行いました。
見つからなかったもの
犯罪歴、制裁、雇用主への敵意、暴力の支持は、いずれも見つかりませんでした。彼のXアカウントの投稿284件のうち262件を読みましたが、私たちの手法における否定的な行動指標に当てはまるものは一つもありませんでした。
採用前に公開されていた2つの危険信号
1つ目：記録と矛盾する在職期間。 彼のLinkedInのプロフィールでは、Metaでの勤務は2022年に終わっています。しかし2025年1月、Metaの社内のコード変更が、Metaのメールアドレスから、彼のユーザー名で、Metaのオープンソースリポジトリに公開されました。この記録は、彼がOpenAIに入社する約5か月前から公開されていました。Googleの検索結果には出てきません。GitHubで彼のコード履歴を検索して初めて見つかります。
2つ目：本業と並行する外部の役職。 2025年2月、彼はリヤドのベンチャーキャピタル・ファンドにベンチャーパートナーとして加わり、その役職はOpenAIでの勤務中も続きました。この役職は公に発表されていたため、世間から隠されていたわけではありません。彼が雇用主にそれを申告していたかどうかは、分かっていません。
私たちの手法では、在職期間の矛盾と、もしあったとすれば利益相反の不開示は、信頼性の欠如を示す指標です。これらは不正行為を証明するものではありません。決定の前に候補者への確認を必要とする危険信号です。具体的には、日付についての説明、外部の役職の書面によるリスト、前の雇用主への確認です。その確認によって決定が変わっていたかどうかは、知ることはできません。
行為そのものについての警告サインはどこにあったか
訴状によれば、行為についての警告サインは、すべて建物の中にありました：
• カメラは、9月中の10の異なる日付に、部屋の近くにいる彼を記録していました。
• 彼は、経営陣がいつどこで会議をするかを、同社のシステムで検索しました。
• 彼に関連するアカウントが、暗号化された隠し録音機の作り方をチャットボットに尋ねていました。
そして私の考えでは、この部分はさらに重要です。公開情報源に基づくバックグラウンドチェックは、誰を採用するかの判断に役立ちます。従業員が入社した後に何をするかは、見ることができません。それを見るのは、社内のインサイダーリスク・プログラムです。アクセス制御、カメラ、社内ツールのログです。
雇用主にとっての意味
実務上、これはとりわけ次のことを意味します：
• 在職期間を、経歴書やLinkedInのプロフィールだけでなく、記録と照合して確認する。
• 技術職の候補者については、公開されているコード履歴も確認する。そこには日付と雇用主のドメインが含まれている。
• 採用時と毎年、外部の役職、投資、顧問業務のリストを書面で求める。公に発表された役職が、雇用主に申告された役職とは限らない。
• 危険信号を、判決ではなく、答えが必要な問いとして扱う。
• 機微な情報を保有する組織では、入社時のチェックだけに頼らない。バックグラウンドチェックと社内のインサイダーリスク・プログラムは異なる役割を担っており、両方が必要である。
重要な点を強調しておきます。彼は刑事訴状により訴追されていますが、有罪判決は受けておらず、無罪の推定を受けています。行為に関する事実は訴状によるものであり、まだ法廷で検証されていない申し立てです。調査は公開情報源のみを用いて行いました。事実は2026年10月14日時点のものです。
FZ1073便の副操縦士について、同じ手法で行った以前のケーススタディ：https://profcheck.co/ja/knowledge/case-study-fz1073-copilot/